רשתות עצביות מלאכותיות המבוססות על מוח אמיתי יכולות לבצע משימות קוגניטיביות

מחקר חדש מראה שרשתות בינה מלאכותית המבוססות על קישוריות מוח אנושית יכולות לבצע משימות קוגניטיביות ביעילות.

על ידי בחינת נתוני MRI ממאגר Open Science גדול, חוקרים שחזרו תבנית קישוריות מוחית והחילו אותם על רשת עצבית מלאכותית (ANN). ANN היא מערכת מחשוב המורכבת מיחידות קלט ופלט מרובות, בדומה למוח הביולוגי. צוות חוקרים מה- Neuro (בית החולים למוסד לנוירולוגיה במונטריאול) וממכון הבינה המלאכותית בקוויבק הכשיר את ה- ANN לבצע משימת זיכרון קוגניטיבית וראו כיצד פועל להשלמת המשימה.

זוהי גישה ייחודית בשתי דרכים. עבודות קודמות בנושא קישוריות המוח, הידועה גם בשם connectomics, התמקדו בתיאור ארגון המוח, מבלי לבחון כיצד הוא מבצע בפועל חישובים ותפקודים. שנית, ל- ANN מסורתיים יש מבנים שרירותיים שאינם משקפים את האופן שבו מאורגנות רשתות מוח אמיתיות. על ידי שילוב הקשרים של המוח בבניית ארכיטקטורות ANN, החוקרים קיוו הן ללמוד כיצד חיווט המוח תומך בכישורים קוגניטיביים ספציפיים, והן להפיק עקרונות עיצוב חדשים לרשתות מלאכותיות.

הם מצאו כי ANNs עם קישוריות מוח אנושית, המכונה רשתות עצביות נוירומורפיות, ביצעו משימות זיכרון קוגניטיביות בצורה גמישה ויעילה יותר מארכיטקטורות אמת מידה אחרות. הרשתות העצביות הנוירומורפיות הצליחו להשתמש באותה ארכיטקטורה שבבסיס לתמוך במגוון רחב של יכולות למידה בהקשרים מרובים.

הפרויקט מאחד שני תחומים מדעיים תוססים ומהירים. מדעי המוח ו- AI חולקים שורשים משותפים אך לאחרונה התפצלו. שימוש ברשתות מלאכותיות יעזור לנו להבין כיצד מבנה המוח תומך בתפקוד המוח. בתורו, שימוש בנתונים אמפיריים ליצירת רשתות עצביות יחשוף עקרונות עיצוב לבנייה טובה יותר AI. לכן, השניים יעזרו ליידע זה את זה ולהעשיר את הבנתנו את המוח.